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Questions and Answers
AIを人間の代替としてではなく、どのように利用するべきですか？
AIを人間の代替としてではなく、どのように利用するべきですか？
- データ分析のために利用する
- コスト削減のために利用する
- 作業を自動化するために利用する
- 人間の能力を高めるために利用する (correct)
AIの導入は、必ずしも組織の収益成長に繋がるわけではない。
AIの導入は、必ずしも組織の収益成長に繋がるわけではない。
False (B)
AIリテラシーコースの第4モジュールでは何を掘り下げますか？
AIリテラシーコースの第4モジュールでは何を掘り下げますか？
LLMを一般的な職場シナリオでどのように活用できるか
AIを効果的に活用している組織は、より多くの人材を雇用し、さらに多くの____に投資しています。
AIを効果的に活用している組織は、より多くの人材を雇用し、さらに多くの____に投資しています。
AIを職場で使用する際に重要な問題は何ですか？
AIを職場で使用する際に重要な問題は何ですか？
AIは常に人間の仕事を奪う存在である。
AIは常に人間の仕事を奪う存在である。
AIを使う際に理解しておくべきことは何ですか？
AIを使う際に理解しておくべきことは何ですか？
AIのモデルはドイツ式と____式に分類されます。
AIのモデルはドイツ式と____式に分類されます。
以下のモジュールと内容を関連付けてください。
以下のモジュールと内容を関連付けてください。
LLMが優れたパフォーマンスを発揮するためには、何が重要ですか？
LLMが優れたパフォーマンスを発揮するためには、何が重要ですか？
B2Bのシナリオにおいては、LLMの使用が一般的に簡単である。
B2Bのシナリオにおいては、LLMの使用が一般的に簡単である。
バーンダウンチャートとは何ですか？
バーンダウンチャートとは何ですか？
プロジェクト管理において、専門的な応答を得るために設定することが推奨されるプロンプトは「______資格を持つプロジェクトマネージャー」。
プロジェクト管理において、専門的な応答を得るために設定することが推奨されるプロンプトは「______資格を持つプロジェクトマネージャー」。
次のプロジェクト管理ツールを正しい説明にマッチさせなさい。
次のプロジェクト管理ツールを正しい説明にマッチさせなさい。
AlphaGoが初めて対戦したプロ棋士は誰ですか？
AlphaGoが初めて対戦したプロ棋士は誰ですか？
AlphaGoは李世乭に対して5-0で勝利を収めた。
AlphaGoは李世乭に対して5-0で勝利を収めた。
AlphaGoが対戦後に名誉9段のタイトルを授与された国はどこですか？
AlphaGoが対戦後に名誉9段のタイトルを授与された国はどこですか？
AlphaGoは2017年に柯潔に対して、3日間の試合で_勝利した。
AlphaGoは2017年に柯潔に対して、3日間の試合で_勝利した。
以下のプレイヤーと彼らの関連情報を一致させてください。
以下のプレイヤーと彼らの関連情報を一致させてください。
AlphaGoがこれまでの試合で達成した連勝数は何ですか？
AlphaGoがこれまでの試合で達成した連勝数は何ですか？
柯潔はAlphaGoとの対戦の結果に満足していた。
柯潔はAlphaGoとの対戦の結果に満足していた。
AlphaGoが柯潔との試合で見せたプレイスタイルは何と評されたか？
AlphaGoが柯潔との試合で見せたプレイスタイルは何と評されたか？
AIの開発における重要なマイルストーンの一つは、AlphaGoが_を勝ち取ったことです。
AIの開発における重要なマイルストーンの一つは、AlphaGoが_を勝ち取ったことです。
次のAIとそれに関連する情報を一致させてください。
次のAIとそれに関連する情報を一致させてください。
AIリテラシーコースはどのような構成になっていますか？
AIリテラシーコースはどのような構成になっていますか？
RSTCCフレームワークはプロンプトリテラシーを扱う重要なフレームワークである。
RSTCCフレームワークはプロンプトリテラシーを扱う重要なフレームワークである。
LLMを建設的に使うとはどういうことですか？
LLMを建設的に使うとはどういうことですか？
AIリテラシーの開発に焦点を当てた第2モジュールでは、前半はAIについて掘り下げ、後半は____________について掘り下げる。
AIリテラシーの開発に焦点を当てた第2モジュールでは、前半はAIについて掘り下げ、後半は____________について掘り下げる。
次のAIの概念をその説明に合わせてマッチングしなさい。
次のAIの概念をその説明に合わせてマッチングしなさい。
能力強化フェーズで得られる経験は何ですか？
能力強化フェーズで得られる経験は何ですか？
LLMの使用においてコンプライアンスと倫理的な使用は重要でない。
LLMの使用においてコンプライアンスと倫理的な使用は重要でない。
生成AIの時代におけるAIリテラシーの重要性は何ですか？
生成AIの時代におけるAIリテラシーの重要性は何ですか？
AIリテラシーのASKモデルの3つの次元は何ですか？
AIリテラシーのASKモデルの3つの次元は何ですか？
AIは人間を完全に代替するものである。
AIは人間を完全に代替するものである。
AIリテラシーを習得しない人にはどのようなリスクがありますか？
AIリテラシーを習得しない人にはどのようなリスクがありますか？
プロンプトを書く能力に焦点を当てている次元は、______の次元である。
プロンプトを書く能力に焦点を当てている次元は、______の次元である。
次のAI関連用語とその説明をマッチングしてください。
次のAI関連用語とその説明をマッチングしてください。
AIリテラシーの習得を通じて、何が構築されることができますか？
AIリテラシーの習得を通じて、何が構築されることができますか？
LLMの使用は非常に技術的な知識を必要とする。
LLMの使用は非常に技術的な知識を必要とする。
AIリテラシーの知識の次元には何が含まれますか？
AIリテラシーの知識の次元には何が含まれますか？
LLMは急速に進化しており、関連分野への年間投資は______に達している。
LLMは急速に進化しており、関連分野への年間投資は______に達している。
プロンプトエンジニアリングにおいて、最初に取り組むべきことは何ですか？
プロンプトエンジニアリングにおいて、最初に取り組むべきことは何ですか？
AIリテラシーコースで重視される実践の必要性について、どのような活動が重要ですか？
AIリテラシーコースで重視される実践の必要性について、どのような活動が重要ですか？
AKIEEフレームワークの要素に含まれないものはどれですか？
AKIEEフレームワークの要素に含まれないものはどれですか？
AIを学ぶことにおいて、効果的な指導方法としてどれが適切ですか？
AIを学ぶことにおいて、効果的な指導方法としてどれが適切ですか？
AIリテラシーコースの目的に含まれないものはどれですか？
AIリテラシーコースの目的に含まれないものはどれですか？
AIリテラシーにおける倫理の重要性について、誤った考え方はどれですか？
AIリテラシーにおける倫理の重要性について、誤った考え方はどれですか？
AIリテラシーから得られる能力強化に関連する活動はどれですか？
AIリテラシーから得られる能力強化に関連する活動はどれですか？
AIリテラシーを構成する要素として、特に重要視されていない項目は何ですか？
AIリテラシーを構成する要素として、特に重要視されていない項目は何ですか？
AIリテラシーのコース構成において、どの要素が最初に取り組むべきとされていますか？
AIリテラシーのコース構成において、どの要素が最初に取り組むべきとされていますか？
モデルが前回の文脈を覚えていない場合、どのような対策が必要ですか？
モデルが前回の文脈を覚えていない場合、どのような対策が必要ですか？
専門的な役割を与えることで得られる利点は何ですか？
専門的な役割を与えることで得られる利点は何ですか？
LLMが役割を指定しない場合、どのような結果が予想されますか？
LLMが役割を指定しない場合、どのような結果が予想されますか？
詳細な専門家の役割プロンプトを使用することの利点は何ですか？
詳細な専門家の役割プロンプトを使用することの利点は何ですか？
プロンプトで「あなたは物理の専門家です」と指定することはどのような影響を持つか？
プロンプトで「あなたは物理の専門家です」と指定することはどのような影響を持つか？
GPT-4の主な進化点は何ですか？
GPT-4の主な進化点は何ですか？
ジェネレーティブAIが生成するコンテンツの例に含まれないものはどれですか？
ジェネレーティブAIが生成するコンテンツの例に含まれないものはどれですか？
ChatGPTのスマートフォンアプリでの特徴は何ですか？
ChatGPTのスマートフォンアプリでの特徴は何ですか？
従来のタスクに対するジェネレーティブAIの可能性はどのように評価されているか？
従来のタスクに対するジェネレーティブAIの可能性はどのように評価されているか？
ジェネレーティブAIの特徴は何ですか？
ジェネレーティブAIの特徴は何ですか？
ChatGPTが画像を用いて何ができるかの例として正しいものはどれですか？
ChatGPTが画像を用いて何ができるかの例として正しいものはどれですか？
ジェネレーティブAIの活用例に含まれないものはどれですか？
ジェネレーティブAIの活用例に含まれないものはどれですか？
GPT-4の進化により可能になった新しいインターフェースは何ですか？
GPT-4の進化により可能になった新しいインターフェースは何ですか？
ジェネレーティブAIが特に得意としているタスクは何ですか？
ジェネレーティブAIが特に得意としているタスクは何ですか？
現在のジェネレーティブAI製品は何種類ほど存在するか？
現在のジェネレーティブAI製品は何種類ほど存在するか？
ジェネレーティブAIを使用した際の生産性向上の平均パーセンテージはどれか？
ジェネレーティブAIを使用した際の生産性向上の平均パーセンテージはどれか？
MITの研究によると、LLMの使用により作業時間は何%短縮されるか？
MITの研究によると、LLMの使用により作業時間は何%短縮されるか？
ジェネレーティブAIの導入が特に効果的である従業員の特徴は何か？
ジェネレーティブAIの導入が特に効果的である従業員の特徴は何か？
MITの研究によると、成果物の質は何標準偏差改善されるとされているか？
MITの研究によると、成果物の質は何標準偏差改善されるとされているか？
AIの導入により、チームメンバーのパフォーマンスに与える影響の結果はどのようになるか？
AIの導入により、チームメンバーのパフォーマンスに与える影響の結果はどのようになるか？
研究によると、AIはどのように従業員の仕事の経験や満足感を向上させるか？
研究によると、AIはどのように従業員の仕事の経験や満足感を向上させるか？
NBERの研究で測定された主要な生産性の指標には、何が含まれているか？
NBERの研究で測定された主要な生産性の指標には、何が含まれているか？
AIが職場のチームダイナミクスに与える影響は何か？
AIが職場のチームダイナミクスに与える影響は何か？
ハーバードビジネススクールとBCGの研究の結果は何に関するものか？
ハーバードビジネススクールとBCGの研究の結果は何に関するものか？
プロンプトエンジニアリングにおける主な目的は何ですか？
プロンプトエンジニアリングにおける主な目的は何ですか？
RSTCCフレームワークに含まれる要素の中で、最も重要な要素はどれですか？
RSTCCフレームワークに含まれる要素の中で、最も重要な要素はどれですか？
プロンプトにおける「制約」とは何を指しますか？
プロンプトにおける「制約」とは何を指しますか？
プロンプトリテラシーの核心に最も関連するものは何ですか？
プロンプトリテラシーの核心に最も関連するものは何ですか？
LLMと対話するために使用されるテキスト入力のことを何と呼びますか？
LLMと対話するために使用されるテキスト入力のことを何と呼びますか？
プロンプトエンジニアリングの典型的なプロセスは何ですか？
プロンプトエンジニアリングの典型的なプロセスは何ですか？
プロンプトの構造を効果的にデバッグおよび最適化するために重要な手法は何ですか？
プロンプトの構造を効果的にデバッグおよび最適化するために重要な手法は何ですか？
プロンプトエンジニアリングの鍵となるものは何ですか？
プロンプトエンジニアリングの鍵となるものは何ですか？
次のうち、プロンプトの文脈に該当する情報はどれですか？
次のうち、プロンプトの文脈に該当する情報はどれですか？
3種類のプロンプトのうち、どのプロンプトで応答の語数が最も多かったか？
3種類のプロンプトのうち、どのプロンプトで応答の語数が最も多かったか？
人間の評価者が評価した結果、詳細な専門家プロンプトが生成した応答が優れていると答えた割合はいくつか？
人間の評価者が評価した結果、詳細な専門家プロンプトが生成した応答が優れていると答えた割合はいくつか？
LLaMA 2モデルが GPT-4 と同等のパフォーマンスを発揮した理由は何か？
LLaMA 2モデルが GPT-4 と同等のパフォーマンスを発揮した理由は何か？
専門家プロンプトの効果についての研究から得られる重要な結論は何か？
専門家プロンプトの効果についての研究から得られる重要な結論は何か？
詳細な専門家プロンプトとオリジナルのタスクプロンプトを比較した結果、どの割合のケースで詳細な専門家プロンプトが同等かそれ以上の結果を出したか？
詳細な専門家プロンプトとオリジナルのタスクプロンプトを比較した結果、どの割合のケースで詳細な専門家プロンプトが同等かそれ以上の結果を出したか？
AIの主な目標に含まれないものはどれですか？
AIの主な目標に含まれないものはどれですか？
AIを理解するための4つの視点の中で「合理的に考える」に該当しない視点はどれですか？
AIを理解するための4つの視点の中で「合理的に考える」に該当しない視点はどれですか？
Artificial Narrow Intelligence (ANI)が表すAIの特徴として正しいものはどれですか？
Artificial Narrow Intelligence (ANI)が表すAIの特徴として正しいものはどれですか？
Generative AI (Gen AI)の機能とは何ですか？
Generative AI (Gen AI)の機能とは何ですか？
AIの進化において、次のステップとして期待されるのは何ですか？
AIの進化において、次のステップとして期待されるのは何ですか？
AIが「合理的に行動する」とは何を指しますか？
AIが「合理的に行動する」とは何を指しますか？
AIの4つの視点の中で、合理性の観点から考慮される要素はどれですか？
AIの4つの視点の中で、合理性の観点から考慮される要素はどれですか？
AIの発展段階において、現在の位置づけはどれですか？
AIの発展段階において、現在の位置づけはどれですか？
大規模言語モデル（LLM）の応答を向上させるために役割を指定することの目的は何ですか？
大規模言語モデル（LLM）の応答を向上させるために役割を指定することの目的は何ですか？
LLMにおいて、プロンプトで特定の役割を設定しなかった場合、モデルが生成する応答の特性はどのようになりますか？
LLMにおいて、プロンプトで特定の役割を設定しなかった場合、モデルが生成する応答の特性はどのようになりますか？
役割を詳細に指定した場合の効果として正しいものはどれですか？
役割を詳細に指定した場合の効果として正しいものはどれですか？
以下の実験に関する説明として正しいものはどれですか？
以下の実験に関する説明として正しいものはどれですか？
LLMのトレーニングに使用する文書として適切でないものはどれですか？
LLMのトレーニングに使用する文書として適切でないものはどれですか？
制約を設けることの利点はどれですか？
制約を設けることの利点はどれですか？
LLMの応答性能向上において重要な要素はどれですか？
LLMの応答性能向上において重要な要素はどれですか？
実験で使用された詳細な専門家の役割プロンプトの例として適切なものはどれですか？
実験で使用された詳細な専門家の役割プロンプトの例として適切なものはどれですか？
役割を指定した場合に期待されるモデルの応答の特性は何ですか？
役割を指定した場合に期待されるモデルの応答の特性は何ですか？
AIリテラシーの進化の流れはどのように示されていますか？
AIリテラシーの進化の流れはどのように示されていますか？
次に挙げる中で、AIリテラシーにおいて特に重要とされるスキルはどれですか？
次に挙げる中で、AIリテラシーにおいて特に重要とされるスキルはどれですか？
デジタルリテラシーがITリテラシーとは異なる点は何ですか？
デジタルリテラシーがITリテラシーとは異なる点は何ですか？
LLMの時代における人々の新しい能力とは何ですか？
LLMの時代における人々の新しい能力とは何ですか？
プロンプトリテラシーの重要性は何によって高まっていますか？
プロンプトリテラシーの重要性は何によって高まっていますか？
過去30年で職場におけるコンピュータの役割はどのように変わりましたか？
過去30年で職場におけるコンピュータの役割はどのように変わりましたか？
AIリテラシーの概念において、どの要素が最も新しい重要なスキルと言えるでしょうか？
AIリテラシーの概念において、どの要素が最も新しい重要なスキルと言えるでしょうか？
以下のうち、AIリテラシーがもたらす可能性のあるリスクは何ですか？
以下のうち、AIリテラシーがもたらす可能性のあるリスクは何ですか？
AIの進化に伴い、リテラシーのどの側面が特に変化しましたか？
AIの進化に伴い、リテラシーのどの側面が特に変化しましたか？
AIとの対話回数がどのように変化したかを示す正しい数値はどれか。
AIとの対話回数がどのように変化したかを示す正しい数値はどれか。
初期プロンプトの長さが増加した量はどのくらいか。
初期プロンプトの長さが増加した量はどのくらいか。
トレーニングを受けたグループはAIから受けたフィードバックをどのくらい求めたかの増加率は？
トレーニングを受けたグループはAIから受けたフィードバックをどのくらい求めたかの増加率は？
AIリテラシーにおいて必要とされるスキルはどれか。
AIリテラシーにおいて必要とされるスキルはどれか。
AIリテラシーが組織や個人において重要な理由は何か。
AIリテラシーが組織や個人において重要な理由は何か。
AIリテラシーの急速な重要性が高まった背景には何があるのか。
AIリテラシーの急速な重要性が高まった背景には何があるのか。
AIリテラシーの開発にはどのような要素が含まれるべきか。
AIリテラシーの開発にはどのような要素が含まれるべきか。
AIリテラシーのASKモデルに含まれない要素はどれか。
AIリテラシーのASKモデルに含まれない要素はどれか。
AIリテラシーを形成する過程で、どの活動が特に重視されるか。
AIリテラシーを形成する過程で、どの活動が特に重視されるか。
AIの進展により職場で求められる能力が変わっている理由は何か。
AIの進展により職場で求められる能力が変わっている理由は何か。
Study Notes
AI リテラシーコースの概要
- このコースは、AKIEE フレームワークに基づいて構成されており、5 つの主要モジュールと 1 つの最終レビューモジュールで構成されています。
- コースの主旨は、生成 AI の時代における AI リテラシーの開発であり、AI の起源と発展、プロンプトリテラシー、職場での AI の活用、AI の倫理的な使用、そして総復習と反省を網羅しています。
- コースは、一般ユーザー向けに設計されており、わかりやすくかつ学術的に厳密な説明を提供することを目指しています。
モジュール 1: AI の起源と発展
- AI の2つのレベル: 知能と人工知能
- AI は、人間の知能を模倣するように設計されています。
- AI は、問題解決、意思決定、学習などの人間の能力を自動化することができます。
- DeepMind 社の AlphaGo は、囲碁のゲームで人間のチャンピオンに勝利したことで有名です。
モジュール 2: プロンプトリテラシー
- プロンプトとは、LLM に特定のタスクを実行させるための命令です。
- プロンプトリテラシーとは、効果的なプロンプトを作成するためのスキルを指します。
- RSTCC フレームワークは、プロンプトを設計するための効率的な方法を提供します。
- プロンプトを使用して、LLM の専門的な能力を引き出すことができます。
モジュール 3: 組織における AI の活用
- AI は人間の能力を強化し、組織内の生産性と創造性を向上させることができます。
- LLM は、プロジェクト管理文書の作成やタスク管理などのさまざまな職場シナリオで活用できます。
- AI を効果的に活用している組織は、より多くの人材を雇用し、より多くのトレーニングに投資しています。
モジュール 4: AI の倫理的な使用
- 組織における AI の使用には、コンプライアンスと倫理的な側面が伴います。
- AI を責任ある方法で使用する必要があります。
最終モジュール
- コース全体の総復習と反省を行い、AI リテラシーの重要性を強調します。
AI リテラシーの ASK モデル
- AI リテラシーは、態度、スキル、知識の 3 つの次元から構成されます。
AI リテラシー スキル
- 効果的なプロンプトを書く能力は、AI リテラシーにおいて不可欠です。
- LLM の長所と限界を理解することで、AI を効果的に活用することができます。
AI リテラシーの重要性
- LLM は急速に進化しており、AI リテラシーは、今日の技術環境で不可欠です。
- AI リテラシーを身に付けることで、個人や組織は、AI の力を活用して競争力を高めることができます。
LLM の使用方法の B2C と B2B の違い
- B2C のシナリオでは、LLM を使用してタスクをできるだけ早く完了することが目的です。
- B2B のシナリオでは、LLM を使用して専門的な能力を引き出し、業務効率を向上させることが目的です。
プロジェクト管理における AI の活用
- LLMを使用して、プロジェクト管理文書の作成などのタスクを専門的に行うことができます。
- LLM は、ガントチャートやバーンダウンチャートなどのプロジェクト管理ツールに関する知識を習得できます。
- AI リテラシーは、プロジェクト管理などの専門分野における仕事の進め方を向上させることができます。
AIリテラシーコースの概要
- AIリテラシーは、運転や水泳のように実践が必要
- AIリテラシーコースはAKIEEフレームワークに基づいている
- AKIEE: Awareness（認識）、Knowledge（知識）、Interaction（相互作用）、Empowerment（能力強化）、Ethics（倫理）
- ChatGPTはLLM（大規模言語モデル）の代表例であり、AIリテラシーコースで使用する
- このコースでは、ChatGPTを使用してプロンプトを作成し、モデルからのフィードバックを観察する
ジェネレーティブAI
- ジェネレーティブAIは、深層学習モデルを使用して、人間のような応答を生成する技術
- ジェネレーティブAIは、新しいコンテンツを作成することができる
- ジェネレーティブAIは、従来のタスクを置き換える可能性があり、新しいユースケースを生み出す
ジェネレーティブAIの活用例
- 2023年4月のNBERの研究
- ジェネレーティブAIは、テクニカルサポート担当者の生産性を平均14%向上させた
- 特に新人やスキルが低い従業員に大きな影響を与えた
- MITの研究
- LLMの使用により、ライティング作業時間が37%短縮され、成果物の質が向上
- AIは、パフォーマンスのばらつきを減らし、成果物の一貫性を高める
- ハーバードビジネススクールとBCGの研究
- AIの統合はコンサルタントのパフォーマンスを大幅に向上させた
プロンプトリテラシー
- プロンプトとは、LLMと対話する際に使用するテキスト入力のこと
- 例: 「新入社員への歓迎メールを書いてください」
- プロンプトエンジニアリングとは、プロンプトを設計し、最適化し、改善するプロセス
- 目的: モデルがユーザーの意図をより正確に理解し、期待する出力を生成できるようにする
- プロンプトエンジニアリングの鍵は、プロンプトの内容を構造化し、フォーマットすること
RSTCCプロンプトフレームワーク
- RSTCCフレームワークは、プロンプトを構造化するための5つの要素
- Role (役割): モデルに特定の役割を割り当てる
- Skill (スキル): モデルに求められるスキル
- Task (タスク): モデルに実行させるタスク
- Context (文脈): タスクを実行するための文脈
- Constraint (制約): タスクの実行における制約
- RSTCCフレームワークは、プロンプトを洗練させるために重要
役割の重要性
- 役割を指定することは、LLMのトレーニングメモリを呼び起こし、関連する情報を基にした応答を生成する
- 役割を指定しない場合、モデルはランダムにさまざまな可能性に基づいて応答を生成する
- 2023年の研究: 専門的な役割を与えることでLLMの応答品質が向上することが示された
AIリテラシー：新しい組織能力としてのAIリテラシー
- AIリテラシーは、AI技術の進展に伴い登場した新しい概念であり、AI能力そのものとは異なります。
- AIリテラシーは、AIに関連する一連の能力が集約され、形成されます。
- AIリテラシーを持つ個人は、AI技術を批判的に理解し、AIと効果的にコミュニケーションを取り、職場や私生活でAIをツールとして活用できます。
- 2020年の研究論文では、AIリテラシーは「AI技術に批判的に取り組み、AIと効果的にコミュニケーションし、職場や私生活でAIをツールとして活用する」能力として定義されています。
- 現代の労働市場では、LLM（大規模言語モデル）の経験や習熟が基本的な要件として求められるようになり、AIリテラシーの重要性が急速に高まっています。
- AIリテラシーのレベルによって、LLMを簡単に使える人やその能力に驚く人の差が生じます。
AIリテラシーの進化：リテラシーの概念は時代とともに変化してきた
- 基本リテラシー（読み書き：ペンと紙の時代）
- メディアリテラシー（ラジオ、テレビ：メディアプラットフォームの分析、評価、作成能力）
- ITリテラシー（コンピュータの普及：コンピュータの使用、タイピングスキル）
- デジタルリテラシー（モバイルインターネットの台頭：タブレットやスマートフォンなどのデジタルデバイスの利用能力）
- AIリテラシー（ディープラーニング、生成AIの登場：AI技術の理解、活用能力）
AIリテラシーの核心：プロンプトリテラシー
- 現在の時代におけるAIリテラシーの核心は「プロンプトリテラシー」です。
- プロンプトリテラシーとは、自然言語を使ってLLMに直接タスクを指示し、知的な応答を得る能力です。
- 以前は、ユーザーは設定されたルールに制限され、アルゴリズムと直接対話することはできませんでした。
- プロンプトリテラシーを習得し向上させることが、AIリテラシーを把握することに等しいといえます。
プロンプトリテラシーの重要性
- プロンプトの設計によって、LLMのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
- 研究結果では、専門的な役割を与えることでLLMの応答品質が向上することが示されています。
- 詳細な役割プロンプトは、LLMのトレーニングメモリを呼び起こし、関連する情報を基にした応答を生成します。
- 適切なプロンプト設計を通じて、LLMの潜在能力を最大限に引き出すことができます。
RSTCC プロンプトフレームワーク：効果的なプロンプト設計のためのフレームワーク
- RSTCC プロンプトフレームワークは、効果的なプロンプトを設計するための枠組みです。
- このフレームワークは、役割（Role）、タスク（Task）、制約（Constraints）、文脈（Context）、構成（Construction）の5つの要素から構成されます。
- 各要素を適切に設計することで、LLMからより正確で有益な応答を得ることができます。
役割（Role）：LLMに特定の役割を割り当てる
- 役割の概念とは、LLMに特定の役割を割り当て、その役割を担ってタスクを完了させるよう指示することです。
- モデルのドメイン知識を活性化し、タスクの効果を向上させることができます。
- 役割を指定しない場合、モデルはランダムな可能性に基づいて応答を生成する可能性があります。
- 役割を指定することで、トレーニングメモリを呼び起こし、関連する情報を基にした応答を生成します。
タスク（Task）：LLMに実行させる具体的なタスク
- タスクは、LLMに実行させる具体的な指示です。
- タスクを明確に定義することで、モデルが何をすべきかを理解し、適切な応答を生成することができます。
- タスクは、質問、指示、要約など、さまざまな形式で表現することができます。
制約（Constraints）：LLMに課す制限
- 制約とは、LLMに課す制限です。
- 制約には、応答の長さ、文字数、フォーマットなどがあります。
- 制約を設定することで、モデルがより適切で望ましい応答を生成することができます。
- 例えば、有料の方法しか提示しない場合や、有料と無料の方法をランダムに混ぜる場合などは、制約を設けることでより正確な結果を得ることができます。
文脈（Context）：LLMに提供する背景情報
- 文脈とは、LLMに提供する背景情報です。
- 文脈には、前の会話の内容、関連する知識、タスクの目的などが含まれます。
- 文脈を提供することで、モデルはより適切な応答を生成することができます。
- 特に、前回の文脈を覚えていない場合は、各タスクに対して文脈を提供する必要があります。
構成（Construction）：プロンプトの構造
- 構成とは、プロンプトの構造です。
- プロンプトの構成は、LLMがタスクを解釈する方法に影響を与えます。
- 効果的なプロンプトは、明確で、簡潔で、LLMに理解しやすい構造で構成されます。
- 構成には、役割、タスク、制約、文脈をどのように組み合わせるかなどが含まれます。
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このクイズでは、AIリテラシーコースの主要なモジュールを探ります。AIの起源や発展、プロンプトリテラシー、AIの倫理的使用についての理解を深めることが目的です。一般ユーザー向けに設計されており、学術的に整った内容です。
